有很多改进版的word2vec,但是目前还是word2vec最流行,但是Glove也有很多在提及,笔者在自己实验的时候,发现Glove也还是有很多优点以及可以深入研究对比的地方的,所以对其进行了一定的学习. 部分学习内容来源于小象学院,由寒小阳老师授课<深度学习二期课程> 高级词向量三部曲: 1.NLP︱高级词向量表达(一)--GloVe(理论.相关测评结果.R&python实现.相关应用) 2.NLP︱高级词向量表达(二)--FastText(简述.学习笔记) 3.NLP︱高级词向量…

如果说FastText的词向量在表达句子时候很在行的话,GloVe在多义词方面表现出色,那么wordRank在相似词寻找方面表现地不错. 其是通过Robust Ranking来进行词向量定义. 相关paper:WordRank: Learning Word Embeddings via Robust Ranking 相关博客:https://rare-technologies.com/wordrank-embedding-crowned-is-most-similar-to-king-not-w…

FastText是Facebook开发的一款快速文本分类器,提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法,不过这个项目其实是有两部分组成的,一部分是这篇文章介绍的 fastText 文本分类(paper:A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification(高效文本分类技巧)), 另一部分是词嵌入学习(paper:P. Bojanowski*, E. Grave*…

自然语言处理的第一步就是获取词向量,获取词向量的方法总体可以分为两种两种,一个是基于统计方法的,一种是基于语言模型的. 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法,基本思想是:用一个词语周边其他词语出现的次数(或者说两个词共同出现的次数)来表示每一个词语,此时每个词向量的维度等于词库容量,每一维存储着词库对应序号的词语出现在当前词语周围的次数,所有这些词向量组成的矩阵就是共现矩阵. 我们也可以换一个角度来理解共现矩阵,共现矩阵就是两个词同时出现的次数,共现…

1.对词用独热编码进行表示的缺点 向量的维度会随着句子中词的类型的增大而增大,最后可能会造成维度灾难2.任意两个词之间都是孤立的,仅仅将词符号化,不包含任何语义信息,根本无法表示出在语义层面上词与词之间的相关信息,而这一点是致命的. 2.用向量代表词的好处 3.词嵌入的由来 在上文中提过,one-hot 表示法具有维度过大的缺点,那么现在将 vector 做一些改进: 1.将 vector 每一个元素由整形改为浮点型,变为整个实数范围的表示: 2.将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间…

1.代码 def clean_text(text, remove_stopwords=False): """ 数据清洗 """ text = BeautifulSoup(text, 'html.parser').get_text() text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', text) words = text.lower().split() if remove_stopwords: words = [w for w in…

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------…

一.简介: 1.概念:glove是一种无监督的Word representation方法. Count-based模型,如GloVe,本质上是对共现矩阵进行降维.首先,构建一个词汇的共现矩阵,每一行是一个word,每一列是context.共现矩阵就是计算每个word在每个context出现的频率.由于context是多种词汇的组合,其维度非常大,我们希望像network embedding一样,在context的维度上降维,学习word的低维表示.这一过程可以视为共现矩阵的重构问题,即recon…

上一篇博客用词袋模型,包括词频矩阵.Tf-Idf矩阵.LSA和n-gram构造文本特征,做了Kaggle上的电影评论情感分类题. 这篇博客还是关于文本特征工程的,用词嵌入的方法来构造文本特征,也就是用word2vec.glove和fasttext词向量进行文本表示,训练随机森林分类器. 一.训练word2vec和fasttext词向量 Kaggle情感分析题给出了三个数据集,一个是带标签的训练集,共25000条评论,一个是测试集,无标签的,用来做预测并提交结果,这两个数据集是上一篇文章里我们用过…

DeepNLP的核心关键/NLP语言模型 /word embedding/word2vec Indexing: 〇.序 一.DeepNLP的核心关键:语言表示(Representation) 二.NLP词的表示方法类型 1.词的独热表示one-hot representation 2.词的分布式表示distributed representation 三.NLP语言模型 四.词的分布式表示 1. 基于矩阵的分布表示 2. 基于聚类的分布表示 3. 基于神经网络的分布表示,词嵌入( word em…